在大数据处理领域,Apache Spark和Apache Flink是两个备受瞩目的框架。虽然它们都是为大规模数据处理而设计的,但在许多关键方面存在显著的区别。本文将从设计理念、架构、任务调度、时间机制、容错机制、吞吐量与延迟、状态以及数据处理方式等角度,深入剖析Spark与Flink的不同之处,帮助读者更好地理解它们的特性和应用场景。
Flink是一个强大的流式处理框架,能够实现低延迟的实时数据处理。与Spark相比,Flink专注于流处理,可以提供更好的事件处理和状态管理。它还支持批处理任务,因此在一些情况下可以替代Hadoop和Spark。优点:低延迟的实时数据处理,适用于需要实时反馈的应用。支持流处理和批处理,具有更好的事件处理和状态管理能力。适用于...
Flink与Spark的应用调度和执行的核心区别是Flink不同的job在执行时,其task同时运行在同一个进程TaskManager进程中;Spark的不同job的task执行时,会启动不同的executor来调度执行,job之间是隔离的。 Standalone模式 Flink 和Spark均支持standalone模式(不依赖其他集群资源管理和调度)的部署,启动自身的Master/Slave架构的集群...
Spark Streaming、Apache Flink等,但能够同时支持低延迟、高吞吐、Exactly-Once(收到的消息仅处理一次)...
时金魁介绍说,对华为而言,Spark,Flink 以及 CloudStream,这三部分构成了 LOGO 中的“三条杠”,华为实时流计算服务俗称“华为云三道杠”,为客户主要提供云计算的服务。 通过对 Flink 的内核分析以及运行分析,他解释了如何实现一个完整的数据流处理过程:
Spark vs Flink Flink是一个流处理系统,采用Dataflow架构。其节点的数据传输方式为,当一条数据被处理...
从它的解释,以及我的实践来看呢,这个参数应该类比spark的--executor-cores,也就是单个worker(flink叫taskmanager)执行时的并行度,或者说线程数。 从描述中可以看出来,它说你可以用少量的TaskManager配合数量多的slot,或者用数量大的TaskManager配合数量少的slot来完成相同并行度的任务。
Spark 和 Flink 都是通用的能够支持超大规模数据处理,支持各种处理类型的计算引擎。在spark的世界观中,一切都是由批次组成的,离线数据是一个大批次,而实时数据是由一个一个无限的小批次组成的。而在flink的世界观中,一切都是由流组成的,离线数据是有界限的流,实时数据是一个没有界限的流,这就是所谓的有界流和...
今天,将从几个项出发着重对比Spark与Flink这两个大数据处理引擎,探讨其两者的区别。 一、Spark与Flink几个主要项目的对比与分析 1.性能对比 测试环境: CPU:7000个 内存:单机128GB 版本:Hadoop 2.3.0,Spark 1.4,Flink 0.9 数据:800MB,8GB,8TB 算法:K-means:以空间中K个点为中心进行聚类,对最靠近它们的对象...
Flink是基于事件驱动的,是面向流的处理框架, Flink基于每个事件一行一行地流式处理,是真正的流式计算. 另外他也可以基于流来模拟批进行计算实现批处理。二、架构运行时角色 Spark Streaming 运行时的角色(standalone 模式)主要有:Master:主要负责整体集群资源的管理和应用程序调度;Worker:负责单个节点的资源管理,...